Title:

Exploratory analysis of the countries

Description:

We are going to perform an exploratory analysis of the database countries of the world.csv in order to understand the data of these countries in 2018.

Author:

Jose Lopez Galdon

Date:

23/10/2020

Version:

1.0

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Importación de librerías y carga de datos

En primer lugar, vamos a importar las librerias necesarias para nuestro analisis:

    # Importamos numpy y pandas para trabajar con el DF
import numpy as np
import pandas as pd

    # Importamos las librerías para hacer los plots
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import chart_studio.plotly as py
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go
%matplotlib inline

    # Importamos pandas profiling que nos permite hacer análisis exploratorios de manera automática
from pandas_profiling import ProfileReport

En segundo lugar, importamos nuestra base de datos:

data = pd.read_csv('../data/01_raw/countries of the world.csv')
data

	Country	Region	Population	Area (sq. mi.)	Pop. Density (per sq. mi.)	Coastline (coast/area ratio)	Net migration	Infant mortality (per 1000 births)	GDP ($ per capita)	Literacy (%)	Phones (per 1000)	Arable (%)	Crops (%)	Other (%)	Climate	Birthrate	Deathrate	Agriculture	Industry	Service
0	Afghanistan	ASIA (EX. NEAR EAST)	31056997	647500	48,0	0,00	23,06	163,07	700.0	36,0	3,2	12,13	0,22	87,65	1	46,6	20,34	0,38	0,24	0,38
1	Albania	EASTERN EUROPE	3581655	28748	124,6	1,26	-4,93	21,52	4500.0	86,5	71,2	21,09	4,42	74,49	3	15,11	5,22	0,232	0,188	0,579
2	Algeria	NORTHERN AFRICA	32930091	2381740	13,8	0,04	-0,39	31	6000.0	70,0	78,1	3,22	0,25	96,53	1	17,14	4,61	0,101	0,6	0,298
3	American Samoa	OCEANIA	57794	199	290,4	58,29	-20,71	9,27	8000.0	97,0	259,5	10	15	75	2	22,46	3,27	NaN	NaN	NaN
4	Andorra	WESTERN EUROPE	71201	468	152,1	0,00	6,6	4,05	19000.0	100,0	497,2	2,22	0	97,78	3	8,71	6,25	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
222	West Bank	NEAR EAST	2460492	5860	419,9	0,00	2,98	19,62	800.0	NaN	145,2	16,9	18,97	64,13	3	31,67	3,92	0,09	0,28	0,63
223	Western Sahara	NORTHERN AFRICA	273008	266000	1,0	0,42	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	0,02	0	99,98	1	NaN	NaN	NaN	NaN	0,4
224	Yemen	NEAR EAST	21456188	527970	40,6	0,36	0	61,5	800.0	50,2	37,2	2,78	0,24	96,98	1	42,89	8,3	0,135	0,472	0,393
225	Zambia	SUB-SAHARAN AFRICA	11502010	752614	15,3	0,00	0	88,29	800.0	80,6	8,2	7,08	0,03	92,9	2	41	19,93	0,22	0,29	0,489
226	Zimbabwe	SUB-SAHARAN AFRICA	12236805	390580	31,3	0,00	0	67,69	1900.0	90,7	26,8	8,32	0,34	91,34	2	28,01	21,84	0,179	0,243	0,579

227 rows × 20 columns

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Diccionario

Country: Listado de paises del mundo ordenados alfabéticamente.

Region: Zona geográfica dónde se encuentra el país.

Population: Población del país en habitantes.

Area (sq. mi.): Superficie del país medida en millas cuadradas.

Pop. Density (per sq. mi.): Densidad de población (habitante/sq. mi.).

Coastline (coast / area ratio): Ratio de costa en proporción al área.

Net migration: El saldo migratorio, o migración neta, es el balance que existe entre la inmigración y la emigración en un determinado lugar y en un determinado periodo de tiempo.

Infant mortality (per 1000 births): Tasa de mortalidad infantil, es decir, la cantidad de muertes por cada 1000 nacimientos.

GDP (dollar per capita): PIB per cápita

Literacy (%): Tasa de alfabetización.

Phones (per 1000): Teléfonos móviles por cada 1000 habitantes.

Arable (%): Terreno cultivale.

Crops (%): Terreno cultivado.

Other (%): Otros terrenos.

Climate: Clima del lugar.

Birhtrate: Tasa de natalidad.

Deathrate: Tasa de mortalidad.

Agriculture: Aportación del sector primario al PIB.

Industry: Aportación del sector secundario al PIB.

Service: Aportación del sector terciario al PIB.

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EDA con pandas profiling

Vamos a generar un primer EDA con la función ProfileReport para observar de manera sencilla los datos y algunos de sus gráficos.

profile = ProfileReport(data, title = "EDA of the countries")
profile

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EDA

Visualización de los datos y transformación para su posterior análisis

Vamos a observar de qué tipo son los datos para ver si podemos comenzar a trabajar con ellos

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 227 entries, 0 to 226
Data columns (total 20 columns):
 #   Column                              Non-Null Count  Dtype  
---  ------                              --------------  -----  
 0   Country                             227 non-null    object 
 1   Region                              227 non-null    object 
 2   Population                          227 non-null    int64  
 3   Area (sq. mi.)                      227 non-null    int64  
 4   Pop. Density (per sq. mi.)          227 non-null    object 
 5   Coastline (coast/area ratio)        227 non-null    object 
 6   Net migration                       224 non-null    object 
 7   Infant mortality (per 1000 births)  224 non-null    object 
 8   GDP ($ per capita)                  226 non-null    float64
 9   Literacy (%)                        209 non-null    object 
 10  Phones (per 1000)                   223 non-null    object 
 11  Arable (%)                          225 non-null    object 
 12  Crops (%)                           225 non-null    object 
 13  Other (%)                           225 non-null    object 
 14  Climate                             205 non-null    object 
 15  Birthrate                           224 non-null    object 
 16  Deathrate                           223 non-null    object 
 17  Agriculture                         212 non-null    object 
 18  Industry                            211 non-null    object 
 19  Service                             212 non-null    object 
dtypes: float64(1), int64(2), object(17)
memory usage: 35.6+ KB

Como podemos obsrvar muchas de las columnas como Pop. Density o Coastline son tipo objeto y deberían ser de tipo float. Para solventar este problema vamos a cambiar uno a uno el tipo de columnas.

    # Generamos nuestras columnas con nuevos nombres para trabajar con ellas más comodamente
data.columns = ["country", "region", "population", "area", "density", "coastline", "migration", "infant_mortality", "gdp",
                "literacy", "phones", "arable", "crops", "other", "climate", "birthrate", "deathrate", "agriculture",
                "industry", "service"]

    # Cambiamos el tipo de columnas a float (en el caso de los datos) y category para los índices (en el caso de country y 
    # region) y las ',' por '.'
data.country = data.country.astype('category')
data.region = data.region.astype('category')
data.density = data.density.str.replace(",",".").astype(float)
data.coastline = data.coastline.str.replace(",",".").astype(float)
data.migration = data.migration.str.replace(",",".").astype(float)
data.infant_mortality = data.infant_mortality.str.replace(",",".").astype(float)
data.literacy = data.literacy.str.replace(",",".").astype(float)
data.phones = data.phones.str.replace(",",".").astype(float)
data.arable = data.arable.str.replace(",",".").astype(float)
data.crops = data.crops.str.replace(",",".").astype(float)
data.other = data.other.str.replace(",",".").astype(float)
data.climate = data.climate.str.replace(",",".").astype(float)
data.birthrate = data.birthrate.str.replace(",",".").astype(float)
data.deathrate = data.deathrate.str.replace(",",".").astype(float)
data.agriculture = data.agriculture.str.replace(",",".").astype(float)
data.industry = data.industry.str.replace(",",".").astype(float)
data.service = data.service.str.replace(",",".").astype(float)
    

    # Volvemos a hacer un info para comprobar que está bien
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 227 entries, 0 to 226
Data columns (total 20 columns):
 #   Column            Non-Null Count  Dtype   
---  ------            --------------  -----   
 0   country           227 non-null    category
 1   region            227 non-null    category
 2   population        227 non-null    int64   
 3   area              227 non-null    int64   
 4   density           227 non-null    float64 
 5   coastline         227 non-null    float64 
 6   migration         224 non-null    float64 
 7   infant_mortality  224 non-null    float64 
 8   gdp               226 non-null    float64 
 9   literacy          209 non-null    float64 
 10  phones            223 non-null    float64 
 11  arable            225 non-null    float64 
 12  crops             225 non-null    float64 
 13  other             225 non-null    float64 
 14  climate           205 non-null    float64 
 15  birthrate         224 non-null    float64 
 16  deathrate         223 non-null    float64 
 17  agriculture       212 non-null    float64 
 18  industry          211 non-null    float64 
 19  service           212 non-null    float64 
dtypes: category(2), float64(16), int64(2)
memory usage: 44.9 KB

En esta ocasión, si tenemos bien los tipos de datos, ya que aparecen como float los datos con los que trabajaremos y tenemos '.' en lugar de ','

data.head(5)

	country	region	population	area	density	coastline	migration	infant_mortality	gdp	literacy	phones	arable	crops	other	climate	birthrate	deathrate	agriculture	industry	service
0	Afghanistan	ASIA (EX. NEAR EAST)	31056997	647500	48.0	0.00	23.06	163.07	700.0	36.0	3.2	12.13	0.22	87.65	1.0	46.60	20.34	0.380	0.240	0.380
1	Albania	EASTERN EUROPE	3581655	28748	124.6	1.26	-4.93	21.52	4500.0	86.5	71.2	21.09	4.42	74.49	3.0	15.11	5.22	0.232	0.188	0.579
2	Algeria	NORTHERN AFRICA	32930091	2381740	13.8	0.04	-0.39	31.00	6000.0	70.0	78.1	3.22	0.25	96.53	1.0	17.14	4.61	0.101	0.600	0.298
3	American Samoa	OCEANIA	57794	199	290.4	58.29	-20.71	9.27	8000.0	97.0	259.5	10.00	15.00	75.00	2.0	22.46	3.27	NaN	NaN	NaN
4	Andorra	WESTERN EUROPE	71201	468	152.1	0.00	6.60	4.05	19000.0	100.0	497.2	2.22	0.00	97.78	3.0	8.71	6.25	NaN	NaN	NaN

Continuaremos con el tratamiento de los valores nulos, ya que como podemos observar en Andorra o American Samoa tenemos NaN

    # Primero, observamos si existen valores nulos y cuántos hay en cada columna:
data.isnull().sum()

country              0
region               0
population           0
area                 0
density              0
coastline            0
migration            3
infant_mortality     3
gdp                  1
literacy            18
phones               4
arable               2
crops                2
other                2
climate             22
birthrate            3
deathrate            4
agriculture         15
industry            16
service             15
dtype: int64

Como podemos observar más arriba tenemos valores nulos en las columnas migration, infant_mortality, gdp, literacy, phones, arable, crop, other, climate, birhtrate, deathrate, agriculture, industry y service.

Para solucionar el problema, sustituiremos los NaN por la media de ese campo, de manera que no tendremos errores por NaN.

data.fillna(data.mean(), inplace = True)

    # Comprobamos si ha cambiado, observando el df o contando los null
data.isnull().sum()

country             0
region              0
population          0
area                0
density             0
coastline           0
migration           0
infant_mortality    0
gdp                 0
literacy            0
phones              0
arable              0
crops               0
other               0
climate             0
birthrate           0
deathrate           0
agriculture         0
industry            0
service             0
dtype: int64

    # En esta vista podemos observar como Andorra y American Samoa tienen la media de ese campo
data.head(5)

	country	region	population	area	density	coastline	migration	infant_mortality	gdp	literacy	phones	arable	crops	other	climate	birthrate	deathrate	agriculture	industry	service
0	Afghanistan	ASIA (EX. NEAR EAST)	31056997	647500	48.0	0.00	23.06	163.07	700.0	36.0	3.2	12.13	0.22	87.65	1.0	46.60	20.34	0.380000	0.240000	0.380000
1	Albania	EASTERN EUROPE	3581655	28748	124.6	1.26	-4.93	21.52	4500.0	86.5	71.2	21.09	4.42	74.49	3.0	15.11	5.22	0.232000	0.188000	0.579000
2	Algeria	NORTHERN AFRICA	32930091	2381740	13.8	0.04	-0.39	31.00	6000.0	70.0	78.1	3.22	0.25	96.53	1.0	17.14	4.61	0.101000	0.600000	0.298000
3	American Samoa	OCEANIA	57794	199	290.4	58.29	-20.71	9.27	8000.0	97.0	259.5	10.00	15.00	75.00	2.0	22.46	3.27	0.150844	0.282711	0.565283
4	Andorra	WESTERN EUROPE	71201	468	152.1	0.00	6.60	4.05	19000.0	100.0	497.2	2.22	0.00	97.78	3.0	8.71	6.25	0.150844	0.282711	0.565283

Nuestra base de datos ya está lista para el EDA, por lo que la guardaremos en la carpeta _lab00 > data > 02intermediate

# data.to_csv("countries_of_the_world_clean.csv")

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Estadísticos principales

A continuación, generamos una tabla con la información estadística más relevante que iremos comentando en los siguientes apartados con apoyo de los gráficos correspondientes.

data.describe()

	population	area	density	coastline	migration	infant_mortality	gdp	literacy	phones	arable	crops	other	climate	birthrate	deathrate	agriculture	industry	service
count	2.270000e+02	2.270000e+02	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000	227.000000
mean	2.874028e+07	5.982270e+05	379.047137	21.165330	0.038125	35.506964	9689.823009	82.838278	236.061435	13.797111	4.564222	81.638311	2.139024	22.114732	9.241345	0.150844	0.282711	0.565283
std	1.178913e+08	1.790282e+06	1660.185825	72.286863	4.856710	35.154225	10026.881258	18.920483	225.965194	12.982573	8.324390	16.069256	0.664484	11.102286	4.945670	0.141843	0.133288	0.160243
min	7.026000e+03	2.000000e+00	0.000000	0.000000	-20.990000	2.290000	500.000000	17.600000	0.200000	0.000000	0.000000	33.330000	1.000000	7.290000	2.290000	0.000000	0.020000	0.062000
25%	4.376240e+05	4.647500e+03	29.150000	0.100000	-0.905000	8.215000	1900.000000	76.400000	38.500000	3.380000	0.190000	71.985000	2.000000	12.725000	5.975000	0.040000	0.200000	0.443500
50%	4.786994e+06	8.660000e+04	78.800000	0.730000	0.000000	21.050000	5600.000000	90.300000	181.600000	10.530000	1.080000	85.380000	2.000000	18.900000	8.170000	0.116000	0.282000	0.565283
75%	1.749777e+07	4.418110e+05	190.150000	10.345000	0.980000	55.335000	15700.000000	97.800000	382.900000	20.000000	4.557111	95.230000	2.319512	29.770000	10.580000	0.211000	0.335000	0.671500
max	1.313974e+09	1.707520e+07	16271.500000	870.660000	23.060000	191.190000	55100.000000	100.000000	1035.600000	62.110000	50.680000	100.000000	4.000000	50.730000	29.740000	0.769000	0.906000	0.954000

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Histogramas

A continuación, dibujaremos los histogramas de las variables numéricas, para ello seleccionaremos las variables numéricas, recordemos que en nuestro dataset tenemos tres tipos de variables:

list(set(data.dtypes.tolist()))

[dtype('float64'),
 dtype('int64'),
 CategoricalDtype(categories=['Afghanistan ', 'Albania ', 'Algeria ', 'American Samoa ',
                   'Andorra ', 'Angola ', 'Anguilla ', 'Antigua & Barbuda ',
                   'Argentina ', 'Armenia ',
                   ...
                   'Vanuatu ', 'Venezuela ', 'Vietnam ', 'Virgin Islands ',
                   'Wallis and Futuna ', 'West Bank ', 'Western Sahara ',
                   'Yemen ', 'Zambia ', 'Zimbabwe '],
                  ordered=False),
 CategoricalDtype(categories=['ASIA (EX. NEAR EAST)         ',
                   'BALTICS                            ',
                   'C.W. OF IND. STATES ',
                   'EASTERN EUROPE                     ',
                   'LATIN AMER. & CARIB    ',
                   'NEAR EAST                          ',
                   'NORTHERN AFRICA                    ',
                   'NORTHERN AMERICA                   ',
                   'OCEANIA                            ',
                   'SUB-SAHARAN AFRICA                 ',
                   'WESTERN EUROPE                     '],
                  ordered=False)]

    # Generamos un nuevo dataframe con las variables numéricas, es decir, las float y las int64
data_num = data.select_dtypes(include = ['float64', 'int64'])

    # Vemos las primeras 5 filas
data_num.head(5)

	population	area	density	coastline	migration	infant_mortality	gdp	literacy	phones	arable	crops	other	climate	birthrate	deathrate	agriculture	industry	service
0	31056997	647500	48.0	0.00	23.06	163.07	700.0	36.0	3.2	12.13	0.22	87.65	1.0	46.60	20.34	0.380000	0.240000	0.380000
1	3581655	28748	124.6	1.26	-4.93	21.52	4500.0	86.5	71.2	21.09	4.42	74.49	3.0	15.11	5.22	0.232000	0.188000	0.579000
2	32930091	2381740	13.8	0.04	-0.39	31.00	6000.0	70.0	78.1	3.22	0.25	96.53	1.0	17.14	4.61	0.101000	0.600000	0.298000
3	57794	199	290.4	58.29	-20.71	9.27	8000.0	97.0	259.5	10.00	15.00	75.00	2.0	22.46	3.27	0.150844	0.282711	0.565283
4	71201	468	152.1	0.00	6.60	4.05	19000.0	100.0	497.2	2.22	0.00	97.78	3.0	8.71	6.25	0.150844	0.282711	0.565283

Una vez tenemos nuestro dataframe numérico, podemos realizar los histogramas de estas variables:

    # Con la funcion pd.hist() somos capaces de poder dibujar los histogramas de todas las variables
data_num.hist(figsize = (16, 20), bins = 50, xlabelsize = 8, ylabelsize = 8);

        # Siendo:
            # figsize el tamaño de la figura
            # bins el número de particiones que hacemos el histograma
            # _labelsize el tamaño de las etiquetas de los gráficos

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Correlaciones

En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación entre ellas si al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.

En nuestro caso, calcularemos la matriz de correlaciones y después realizaremos un mapa de calor o heatmap para entenderlo mejor.

data.corr()

	population	area	density	coastline	migration	infant_mortality	gdp	literacy	phones	arable	crops	other	climate	birthrate	deathrate	agriculture	industry	service
population	1.000000	0.469985	-0.028190	-0.068199	0.000011	0.022994	-0.039319	-0.043376	-0.030803	0.188201	-0.060741	-0.120575	-0.026439	-0.045075	-0.028354	0.000375	0.099109	-0.080681
area	0.469985	1.000000	-0.066917	-0.095627	0.047442	-0.007159	0.072179	0.035784	0.053360	-0.079674	-0.143844	0.138904	-0.082128	-0.066389	0.040049	-0.050380	0.120907	-0.054080
density	-0.028190	-0.066917	1.000000	0.241690	0.177990	-0.144200	0.195751	0.095056	0.280079	-0.080999	-0.031655	0.081844	0.006830	-0.159150	-0.070022	-0.105925	-0.105524	0.187798
coastline	-0.068199	-0.095627	0.241690	1.000000	-0.134035	-0.136465	0.049109	0.113651	0.152050	-0.120636	0.341433	-0.079404	-0.031614	-0.075715	-0.161703	-0.028483	-0.185124	0.181939
migration	0.000011	0.047442	0.177990	-0.134035	1.000000	-0.025015	0.381969	-0.008506	0.239424	-0.057689	-0.340151	0.222815	-0.014878	-0.066523	0.033605	-0.105674	-0.023679	0.113697
infant_mortality	0.022994	-0.007159	-0.144200	-0.136465	-0.025015	1.000000	-0.600002	-0.745543	-0.669715	-0.113094	-0.061159	0.123072	-0.342848	0.844968	0.655734	0.697303	0.003510	-0.618623
gdp	-0.039319	0.072179	0.195751	0.049109	0.381969	-0.600002	1.000000	0.497963	0.830549	0.019643	-0.218330	0.097215	0.302404	-0.648808	-0.201148	-0.570735	-0.027935	0.529995
literacy	-0.043376	0.035784	0.095056	0.113651	-0.008506	-0.745543	0.497963	1.000000	0.549913	0.101927	0.038808	-0.102439	0.352569	-0.755196	-0.386376	-0.585492	0.060661	0.465706
phones	-0.030803	0.053360	0.280079	0.152050	0.239424	-0.669715	0.830549	0.549913	1.000000	0.059606	-0.149517	0.029317	0.358574	-0.722329	-0.259708	-0.571704	-0.140516	0.625770
arable	0.188201	-0.079674	-0.080999	-0.120636	-0.057689	-0.113094	0.019643	0.101927	0.059606	1.000000	0.094361	-0.856763	0.353444	-0.183449	0.052991	-0.034080	-0.061923	0.088649
crops	-0.060741	-0.143844	-0.031655	0.341433	-0.340151	-0.061159	-0.218330	0.038808	-0.149517	0.094361	1.000000	-0.594254	0.004121	0.117851	-0.201520	0.051367	-0.113796	0.051980
other	-0.120575	0.138904	0.081844	-0.079404	0.222815	0.123072	0.097215	-0.102439	0.029317	-0.856763	-0.594254	1.000000	-0.287632	0.087124	0.061624	0.000954	0.108953	-0.098554
climate	-0.026439	-0.082128	0.006830	-0.031614	-0.014878	-0.342848	0.302404	0.352569	0.358574	0.353444	0.004121	-0.287632	1.000000	-0.427579	0.010458	-0.200416	-0.089925	0.260911
birthrate	-0.045075	-0.066389	-0.159150	-0.075715	-0.066523	0.844968	-0.648808	-0.755196	-0.722329	-0.183449	0.117851	0.087124	-0.427579	1.000000	0.395293	0.664903	-0.055626	-0.543583
deathrate	-0.028354	0.040049	-0.070022	-0.161703	0.033605	0.655734	-0.201148	-0.386376	-0.259708	0.052991	-0.201520	0.061624	0.010458	0.395293	1.000000	0.376291	0.026527	-0.351593
agriculture	0.000375	-0.050380	-0.105925	-0.028483	-0.105674	0.697303	-0.570735	-0.585492	-0.571704	-0.034080	0.051367	0.000954	-0.200416	0.664903	0.376291	1.000000	-0.322896	-0.615556
industry	0.099109	0.120907	-0.105524	-0.185124	-0.023679	0.003510	-0.027935	0.060661	-0.140516	-0.061923	-0.113796	0.108953	-0.089925	-0.055626	0.026527	-0.322896	1.000000	-0.543305
service	-0.080681	-0.054080	0.187798	0.181939	0.113697	-0.618623	0.529995	0.465706	0.625770	0.088649	0.051980	-0.098554	0.260911	-0.543583	-0.351593	-0.615556	-0.543305	1.000000

Heatmap

    # Generamos una mask para el triángulo superior
mask = np.triu(np.ones_like(data.corr(), dtype = bool))
            # np.triu(): Devuelve una copia de una matriz con los elementos debajo de la diagonal "K"-ésima en ceros.
            # np.ones_like(): Devuelve un array de unos con el mismo tamaño y tipo que el array principal (data.corr())
    
    
    # Generamos el tamaño de la figura
f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12))

    # Dibujamos el mapa de calor
sns.heatmap(data.corr(), annot = True, fmt = '.1f', mask = mask, square = True, linewidths = .5, cmap = "viridis");
            # annot = True/False: si queremos los valores de las correlaciones ponemos True, por defecto viene False
            # fmt '.Nf' es para decir cuántos decimales queremos en cada cuadrado
            # mask = ...: Si añadimos una mask, los datos no se mostrarán en las celdas donde sea True
            # square = True: es para obtener cuadrados, es decir 1:1
            # linewidht = N: es el ancho de la linea entre cuadrados
            # cmap = "": tema que queremos escoger
        

Pairplot

    # Generamos un dataset con las variables que queremos analizar con la funcion pd.loc
data_pairplot = data.loc[:,["region", "gdp", "infant_mortality", "birthrate", "phones", "literacy", "service"]]

    # Realizamos un pairplot mediante la funcion de la libreria seaborn
sns.pairplot(data_pairplot, hue = "region", palette = "viridis");
            # hue es la variable por la que clasificaremos
            # palette es el tema de color que hemos escogido

En el gráfico situado en la parte superior tenemos el mapa de calor con las correlaciones, de esta manera podemos observar de una manera más clara las correlaciones entre las distintas variables.

Como podemos observar, la variable phones esta altamente correlacionado con gdp esto tiene sentido, ya que a mayor renta más gasto en teléfonos podemos obtener.

En el caso opuesto, es decir, correlación negativa tenemos el ejemplo de service con infant mortality , esto significa que a mayores servicios menor es la mortalidad infantil, dicho de otra manera, la sanidad forma parte del sector terciario o service , por lo que, si tenemos una mejor sanidad tendremos una menor mortalidad infantil.

Vamos a analizar el caso de la variable phones con gdp

    # Dibujamos con lmplot la relación entre 'gdp' y 'phones'
sns.lmplot(x = 'gdp', y = 'phones', data = data, height = 8);
            # Es importante incluir height (para establecer el tamaño) porque sino no hace el plot

Como podemos obervar en el gráfico superior, existe una correlación positiva entre teléfonos móviles por cada 1000 habitantes y la renta.

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Análisis de regiones

A continuación, vamos a realizar a investigar la variable regiones, de manera que podamos clasificar en siguientes apartados por regiones.

Para ello comenzaremos, averiguando cuántos países hay por región.

    # Para saber cuantos países tenemos por regiones usamos value.counts()
data.region.value_counts()

SUB-SAHARAN AFRICA                     51
LATIN AMER. & CARIB                    45
WESTERN EUROPE                         28
ASIA (EX. NEAR EAST)                   28
OCEANIA                                21
NEAR EAST                              16
EASTERN EUROPE                         12
C.W. OF IND. STATES                    12
NORTHERN AFRICA                         6
NORTHERN AMERICA                        5
BALTICS                                 3
Name: region, dtype: int64

Más arriba tenemos la lista de regiones ordenada por número de países. Para tener la información de manera más visual, realizaremos un gráfico de barras:

    # Definimos nuestra variable como un objeto para trabajar más cómodamente
region = data.region.value_counts()

    # Generamos el tamaño de la figura
f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    
    # Dibujamos el gráfico, al tratarse de un gráfico de barras utilizamos sns.barplot
sns.barplot(y = region.values, x = region.index, palette = "viridis");

    # Como los nombres se superponen en el gráfico, vamos a girarlos con plt.xticks(rotation = N)
plt.xticks(rotation = 90);

    # Añadimos un título
plt.title('NÚMERO DE PAÍSES POR REGIÓN');

Como podemos observar la región SUB-SAHARIANA AFRICA tiene más de 50 países, seguida por LATIN AMER. & CARIB con 45, mientras que las regiones que menos países tienen son BALTICS y NORTHERN AMERICA.

Continuaremos analizando el PIB de estas 11 regiones a través de un Boxplot:

     # Generamos el tamaño de la figura
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))

    # Dibujamos nuestro boxplot
sns.boxplot(x = 'region', y = 'gdp', data = data, width = 0.75, palette = "viridis");

    # Como los nombres se superponen en el gráfico, vamos a girarlos con plt.xticks(rotation = N)
plt.xticks(rotation = 90);

    # Añadimos un título
plt.title('PIB POR REGIÓN');

En el gráfico situado más arriba tenemos los diagramas de caja del PIB de cada región. Principalmente encontramos tres grupos diferenciados:

• PIB BAJO: C.W OF IND. STATES, NORTHERN AFRICA, SUB-SAHARIAN AFRICA
• PIB MEDIO: ASIA (EX. NEAR EAST), BALTICS, EASTERN EUROPE, LATIN AMER. & CARIB, NEAR EAST, OCEANIA
• PIB ALTO: NORTHERN AMERICA, WESTERN EUROPE Una vez difernciados estos tres grupos, podemos comenzar a analizarlos de una manera más sencilla.

En primer lugar, el grupo de PIB BAJO o baja renta podemos observar como la dispersión de los datos no es muy elevada comparada con los otros grupos, es decir, si nos fijamos en la morfología de los boxplots los bigotes o whiskers no se alejan de la caja en exceso, esto nos indica que la mayoría de la población se encuentra representada por el 50% de los datos.

En cuanto al grupo de PIB MEDIO o renta media encontramos una mayor dispersión de los datos, en algunos de ellos podemos observar como los datos presentan una asimetría positiva (es decir, los datos se concentran en la parte inferior de la distribución) como es el caso de ASIA (EX. NEAR EAST). En este grupo también encontramos ejemplos de asimetría negativa (los datos se encuentran en la parte superior de la distribución) como es el caso de NORTHERN AFRICA.

Por último, está el grupo de PIB ALTO o renta alta en este caso tenemos solo dos regiones NORTHERN AMERICA con una gran dispersión de los datos, es decir, encontraremos a paises con rentas por debajo de los 10000 USD y otros con rentas superiores a los 40000 USD. También tenemos a WESTERN EUROPE , esta región presenta una menor dispersión de los datos, lo que nos indica que existe una clase gran clase media que representa a la población con una renta media de 28000 USD

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Análisis de la tasa de natalidad y mortalidad

En el siguiente apartado analizaremos las tasas de natalidad y mortalidad, de manera que comparemos los países más pobres con los más ricos.

    # Para organizar los países por riqueza tendremos que ordenar en función de la variable 'gdp'
gdp = data.sort_values(['gdp'], ascending = True)
gdp

	country	region	population	area	density	coastline	migration	infant_mortality	gdp	literacy	phones	arable	crops	other	climate	birthrate	deathrate	agriculture	industry	service
58	East Timor	ASIA (EX. NEAR EAST)	1062777	15007	70.8	4.70	0.00	47.41	500.0	58.600000	236.061435	4.71	0.67	94.62	2.000000	26.99	6.24	0.085	0.231	0.684
188	Somalia	SUB-SAHARAN AFRICA	8863338	637657	13.9	0.47	5.37	116.70	500.0	37.800000	11.300000	1.67	0.04	98.29	1.000000	45.13	16.63	0.650	0.100	0.250
183	Sierra Leone	SUB-SAHARAN AFRICA	6005250	71740	83.7	0.56	0.00	143.64	500.0	31.400000	4.000000	6.98	0.89	92.13	2.000000	45.76	23.03	0.490	0.310	0.210
200	Tanzania	SUB-SAHARAN AFRICA	37445392	945087	39.6	0.15	-2.06	98.54	600.0	78.200000	4.000000	4.52	1.08	94.40	2.139024	37.71	16.39	0.432	0.172	0.396
74	Gaza Strip	NEAR EAST	1428757	360	3968.8	11.11	1.60	22.93	600.0	82.838278	244.300000	28.95	21.05	50.00	3.000000	39.45	3.80	0.030	0.283	0.687
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
38	Cayman Islands	LATIN AMER. & CARIB	45436	262	173.4	61.07	18.75	8.19	35000.0	98.000000	836.300000	3.85	0.00	96.15	2.000000	12.74	4.89	0.014	0.032	0.954
22	Bermuda	NORTHERN AMERICA	65773	53	1241.0	194.34	2.49	8.53	36000.0	98.000000	851.400000	20.00	0.00	80.00	2.000000	11.40	7.74	0.010	0.100	0.890
214	United States	NORTHERN AMERICA	298444215	9631420	31.0	0.21	3.41	6.50	37800.0	97.000000	898.000000	19.13	0.22	80.65	3.000000	14.14	8.26	0.010	0.204	0.787
154	Norway	WESTERN EUROPE	4610820	323802	14.2	7.77	1.74	3.70	37800.0	100.000000	461.700000	2.87	0.00	97.13	3.000000	11.46	9.40	0.021	0.415	0.564
121	Luxembourg	WESTERN EUROPE	474413	2586	183.5	0.00	8.97	4.81	55100.0	100.000000	515.400000	23.28	0.40	76.32	2.139024	11.94	8.41	0.010	0.130	0.860

227 rows × 20 columns

Como podemos observar, en la parte superior están los países con menor riqueza como East Timor o Somalia, mientras que en el lado opuesto tenemos a Noruega o Luxemburgo.

A continuación, vamos a generar un gráfico interactivo con las tasas de natalidad y mortalidad infantil de los 50 países más pobres.

    # Comenzamos seleccionando nuestro dataframe de los primeros 50 países en función del sort_values() que hemos hecho con gdp
df_50_poor = gdp.iloc[:50, ]
            # con .iloc[] escogemos desde el 0 hasta el 50 y todas las columnas

    # A continuación, definimos los parámetros del gráfico de natalidad
trace_birthrate = go.Scatter(
                            x = df_50_poor.gdp,                            # Definimos 'x' como el PIB
                            y = df_50_poor.birthrate,                      # Definimos 'y' como la tasa de natalidad
                            mode = 'lines + markers',                      # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                            name = 'Tasa de natalidad',                    # nombre del gráfico interactivo
                            marker = dict(color = 'purple'),               # elegimos el color
                            text = df_50_poor.country                      # text = elegimos el texto interior del gráfico
                            )

    # Seguidamente, hacemos el de la mortalidad
trace_deathrate = go.Scatter(
                            x = df_50_poor.gdp,                            # Definimos 'x' como el PIB
                            y = df_50_poor.deathrate,                      # Definimos 'y' como la tasa de mortalidad
                            mode = 'lines + markers',                      # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                            name = 'Tasa de mortalidad',                   # nombre del gráfico interactivo
                            marker = dict(color = 'darkblue'),             # elegimos el color
                            text = df_50_poor.country                      # text = elegimos el texto interior del gráfico
                            )

    # Juntamos ambos gráficos para hacer su posterior plot
birth_death = [trace_birthrate, trace_deathrate]

    # Generamos el layout que queremos que tenga el gráfico a través de un diccionario
layout = dict(title = "Tasa de natalidad y mortalidad para los 50 países con menos renta per cápita",
              xaxis = dict(title = "PIB per cápita")
             )

    # Generamos la figura con toda la información anterior
graph_50_poor_countries_birth_death = (dict(data = birth_death, layout = layout))

    # Dibujamos el gráfico interactivo con la función iplot de la librería plotly offline (pyo)
pyo.iplot(graph_50_poor_countries_birth_death)

Como podemos observar en el gráfico interactivo de la parte superior, tanto la tasa de natalidad y mortalidad en los países más pobres son bastante altas, situándose la media de natalidad en torno al 35% y la de mortalidad en torno al 13%.

Una vez visto el gráfico de los 50 países más pobres, vamos a realizar el de los 50 más ricos.

    # Comenzamos seleccionando nuestro dataframe de los últimos 50 países en función del sort_values() que hemos hecho con gdp
df_50_rich = gdp.iloc[(227 - 50):227, ]                                   
        # con .iloc[] escogemos desde el (227 - 50 = 177) hasta el 227, es decir, los últimos 50 países (los más ricos) del df

    # A continuación, definimos los parámetros del gráfico de natalidad
trace_birthrate = go.Scatter(
                            x = df_50_rich.gdp,                            # Definimos 'x' como el PIB
                            y = df_50_rich.birthrate,                      # Definimos 'y' como la tasa de natalidad
                            mode = 'lines + markers',                      # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                            name = 'Tasa de natalidad',                    # nombre del gráfico interactivo
                            marker = dict(color = 'purple'),               # elegimos el color
                            text = df_50_rich.country                      # text = elegimos el texto interior del gráfico
                            )

    # Seguidamente, hacemos el de la mortalidad
trace_deathrate = go.Scatter(
                            x = df_50_rich.gdp,                            # Definimos 'x' como el PIB
                            y = df_50_rich.deathrate,                      # Definimos 'y' como la tasa de mortalidad
                            mode = 'lines + markers',                      # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                            name = 'Tasa de mortalidad',                   # nombre del gráfico interactivo
                            marker = dict(color = 'darkblue'),             # elegimos el color
                            text = df_50_rich.country                      # text = elegimos el texto interior del gráfico
                            )

    # Juntamos ambos gráficos para hacer su posterior plot
birth_death = [trace_birthrate, trace_deathrate]

    # Generamos el layout que queremos que tenga el gráfico a través de un diccionario
layout = dict(title = "Tasa de natalidad y mortalidad para los 50 países con mayor renta per cápita",
              xaxis = dict(title = "PIB per cápita")
             )

    # Generamos la figura con toda la información anterior
graph_50_rich_countries_birth_death = (dict(data = birth_death, layout = layout))

    # Dibujamos el gráfico interactivo con la función iplot de la librería plotly offline (pyo)
pyo.iplot(graph_50_rich_countries_birth_death)

Sin embargo, en los países más ricos podemos observar como estas tasas son batante bajas, y se reducen conforme aumenta la renta. Así países como Luxemburgo, presentan una tasa de natalidad de casi el 12% y una de mortalidad de 8.4%

Por lo que podemos concluir, que a mayor renta menores tasa de natalidad y de mortalidad.

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Análisis del tejido sectorial

En este apartado trataremos de interpretar y visualizar la representación de los 3 sectores en relación al PIB. Para ello, volveremos a trabajar con nuestros dos nuevos DataFrames el de los 50 países más pobres y los 50 países más ricos, con el objetivo de explicar las diferencias existentes entre estos países.

    # Comenzamos seleccionando nuestro dataframe de los últimos 50 países en función del sort_values() que hemos hecho con gdp
df_50_poor = gdp.iloc[:50, ]

    # En primer lugar, definimos los parámetros del sector primario
trace_prim_sect =   go.Scatter(
                                x = df_50_poor.gdp,                        # Definimos 'x' como el PIB           
                                y = df_50_poor.agriculture,                # Definimos 'y' como el sector primario 
                                mode = 'lines + markers',                  # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                                name = 'AGRICULTURA',                      # nombre del gráfico interactivo 
                                marker = dict(color = 'purple'),           # elegimos el color 
                                text = df_50_poor.country                  # text = elegimos el texto interior del gráfico
                               )

    # Continuamos con el sector secundario
trace_sec_sect =   go.Scatter(
                                x = df_50_poor.gdp,                        # Definimos 'x' como el PIB           
                                y = df_50_poor.industry,                   # Definimos 'y' como el sector secundario 
                                mode = 'lines + markers',                  # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                                name = 'INDUSTRIA',                        # nombre del gráfico interactivo 
                                marker = dict(color = 'darkblue'),         # elegimos el color 
                                text = df_50_poor.country                  # text = elegimos el texto interior del gráfico
                               )

    # Por último, hacemos el sector terciario
trace_ter_sect =   go.Scatter(
                                x = df_50_poor.gdp,                        # Definimos 'x' como el PIB           
                                y = df_50_poor.service,                    # Definimos 'y' como el sector secundario 
                                mode = 'lines + markers',                  # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                                name = 'SERVICIOS',                        # nombre del gráfico interactivo 
                                marker = dict(color = "seagreen"),         # elegimos el color 
                                text = df_50_poor.country                  # text = elegimos el texto interior del gráfico
                               )

    # Juntamos los tres gráficos para hacer su posterior plot
prim_sec_ter = [trace_prim_sect, trace_sec_sect, trace_ter_sect]

    # Generamos el layout que queremos que tenga el gráfico a través de un diccionario
layout = dict(title = "Porcentaje de los sectores económicos de los 50 países más pobres",
              xaxis = dict(title = "PIB per cápita")
             )

    # Generamos la figura con toda la información anterior
graph_50_poor_countries_prim_sec_ter = (dict(data = prim_sec_ter, layout = layout))

    # Dibujamos el gráfico interactivo con la función iplot de la librería plotly offline (pyo)
pyo.iplot(graph_50_poor_countries_prim_sec_ter)

En cuanto a la distribución de los sectores económicos vemos como es muy similar en los países pobres, estos le dan un gran peso al sector primario, en algunos casos, tanto es así que supera el 70% como es el caso de Liberia.

    # Comenzamos seleccionando nuestro dataframe de los últimos 50 países en función del sort_values() que hemos hecho con gdp
df_50_rich = gdp.iloc[(227 - 50):227, ]

    # En primer lugar, definimos los parámetros del sector primario
trace_prim_sect =   go.Scatter(
                                x = df_50_rich.gdp,                        # Definimos 'x' como el PIB           
                                y = df_50_rich.agriculture,                # Definimos 'y' como el sector primario 
                                mode = 'lines + markers',                  # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                                name = 'AGRICULTURA',                      # nombre del gráfico interactivo 
                                marker = dict(color = 'purple'),           # elegimos el color 
                                text = df_50_rich.country                  # text = elegimos el texto interior del gráfico
                               )

    # Continuamos con el sector secundario
trace_sec_sect =   go.Scatter(
                                x = df_50_rich.gdp,                        # Definimos 'x' como el PIB           
                                y = df_50_rich.industry,                   # Definimos 'y' como el sector secundario 
                                mode = 'lines + markers',                  # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                                name = 'INDUSTRIA',                        # nombre del gráfico interactivo 
                                marker = dict(color = 'darkblue'),         # elegimos el color 
                                text = df_50_rich.country                  # text = elegimos el texto interior del gráfico
                               )

    # Por último, hacemos el sector terciario
trace_ter_sect =   go.Scatter(
                                x = df_50_rich.gdp,                        # Definimos 'x' como el PIB           
                                y = df_50_rich.service,                    # Definimos 'y' como el sector secundario 
                                mode = 'lines + markers',                  # mode elegimos el tipo de linea, en este caso, l + p
                                name = 'SERVICIOS',                        # nombre del gráfico interactivo 
                                marker = dict(color = 'seagreen'),         # elegimos el color 
                                text = df_50_rich.country                  # text = elegimos el texto interior del gráfico
                               )

    # Juntamos los tres gráficos para hacer su posterior plot
prim_sec_ter = [trace_prim_sect, trace_sec_sect, trace_ter_sect]

    # Generamos el layout que queremos que tenga el gráfico a través de un diccionario
layout = dict(title = "Porcentaje de los sectores económicos de los 50 países más ricos",
              xaxis = dict(title = "PIB per cápita")
             )

    # Generamos la figura con toda la información anterior
graph_50_rich_countries_prim_sec_ter = (dict(data = prim_sec_ter, layout = layout))

    # Dibujamos el gráfico interactivo con la función iplot de la librería plotly offline (pyo)
pyo.iplot(graph_50_rich_countries_prim_sec_ter)

En este caso, podemos observar como los 50 países más ricos tienen una distribución totalmente diferente, ya que se apoyan sobre todo en el sector servicios, parcialmente en industria y destinan menos del 10% a la agricultura.

Por lo tanto, deducimos que los países con más ricos son aquellos intensivos en el sector servicios, mientras que los países en desarrollo tienen una proporción similar en los sectores económicos.

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Referencias

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Matplotlib. Recuperado de https://matplotlib.org/McKinney

Pandas. Recuperado de https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.htmlMyCS

Data visualization with plotly | Python Plotly Tutorial [Archivo de vídeo]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=87jyeklhTH8&ab_channel=MyCSOliphant

Numpy. Recuperado de https://numpy.org/Plotly

Chart-Studio. Recuperado de https://plotly.com/chart-studio/Plotly

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Seabron. Recuperado de https://seaborn.pydata.org/index.htmlTuatini

Detailed exploratory data analysis with python. Recuperado de https://www.kaggle.com/ekami66/detailed-exploratory-data-analysis-with-python